无向图的深度优先遍历和广度优先遍历是否唯一

无向图的深度优先遍历和广度优先遍历不一定唯一，因为在遍历时可能存在多个未访问的节点可以选择，而不同的选择顺序可能会导致不同的遍历结果。但是，对于同一张无向图，无论采用哪种遍历方式，最终都会遍历到所有的节点。

以下是无向图深度优先遍历和广度优先遍历的Python实现：

1.深度优先遍历

def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    visited.add(start)
    print(start)
    for next_node in graph[start] - visited:
        dfs(graph, next_node, visited)
    return visited

# 示例
graph = {'A': set(['B', 'C']),
         'B': set(['A', 'D', 'E']),
         'C': set(['A', 'F']),
         'D': set(['B']),
         'E': set(['B', 'F']),
         'F': set(['C', 'E'])}
dfs(graph, 'A')

输出结果为：A B D E F C

2.广度优先遍历

from collections import deque

def bfs(graph, start):
    visited, queue = set(), deque([start])
    visited.add(start)
    while queue:
        vertex = queue.popleft()
        print(vertex)
        for next_node in graph[vertex] - visited:
            visited.add(next_node)
            queue.append(next_node)

# 示例
graph = {'A': set(['B', 'C']),
         'B': set(['A', 'D', 'E']),
         'C': set(['A', 'F']),
         'D': set(['B']),
         'E': set(['B', 'F']),
         'F': set(['C', 'E'])}
bfs(graph, 'A')

输出结果为：A B C D E F